## Review: Analisis Fitur Deteksi Aritmia dan Metode Deep Learning untuk Wearable Devices
Ratna Lestari Budiani Buana 1 , Imroatul Hudati 2
Intisari—Aritmia  merupakan  salah  satu  gangguan  jantung, yang mungkin tidak berbahaya dalam waktu dekat, tetapi dapat mengakibatkan  abnormalitas  jangka  panjang.  Meskipun  tidak berbahaya, harus ada penanganan medis yang segera dilakukan dan  perubahan  lifestyle  menjadi  lebih  baik.  Deteksi  aritmia umumnya  dilakukan  dengan  elektrokardiograf  (EKG)  long recording menggunakan monitor Holter dan kemudian dianalisis ritmenya.  Perekaman  dengan  Holter  yang  memerlukan  waktu beberapa  hari  dapat  mengganggu  fisiologis  pasien.  Banyak penelitian  telah  dilakukan  untuk  membangun  algoritme pendeteksian  aritmia,  dengan  beragam  sumber  data,  fitur,  dan juga  metode  pendeteksian.  Namun,  permasalahan  yang  umum dihadapi  oleh  banyak peneliti  adalah  masalah  waktu komputasi dan kompleksnya fitur yang dideteksi. Studi ini dilakukan untuk melakukan  review  terhadap  penelitian  yang  sudah  dilakukan terkait  dengan  penggunaan  data,  fitur,  dan  juga  metode  deep learning  yang  dapat  menyelesaikan  masalah  waktu  komputasi dan  memungkinkan  implementasi  pada  wearable  devices.  Studi diawali  dengan  pencarian  literatur  terkait,  kemudian  melihat basis  data  yang  digunakan  untuk  membangun  model  deteksi. Selanjutnya, review dilanjutkan dengan menelaah fitur EKG yang digunakan dan juga metode deep learning yang diimplementasikan. Dari hasil review yang dilakukan, data yang umum digunakan adalah data yang bersumber dari dataset MIT- BIH,  meskipun  penggunaan  data  dinilai  masih  perlu  pre- processing yang cukup rumit. Convolutional neural network (CNN) merupakan  metode  yang  banyak  digunakan,  walaupun  waktu komputasi menjadi salah satu pertimbangan. Analisis yang paling tepat  untuk  pendeteksian  gangguan  ritme  dan  memiliki  waktu komputasi yang rendah adalah fitur interval sinyal EKG dengan analisis di domain waktu. Fitur tersebut nantinya akan digunakan sebagai masukan deep learning. Dengan begitu, waktu komputasi akan dapat banyak dikurangi, terutama ketika diterapkan pada wearable devices.
Kata Kunci—Arrhythmia Detection, ECG Features, Deep Learning, Wearable Devices, Basis Data MIT-BIH, RR Interval.

## I. P ENDAHULUAN
Jantung  merupakan  organ  tubuh  yang  utama  pada  tubuh manusia.  Fungsinya  yang  memompa  darah  ke  paru-paru maupun seluruh tubuh membuat perannya sangat penting untuk kestabilan  tubuh  manusia.  Ketidaknormalan  jantung  dapat datang  dari  berbagai  permasalahan,  seperti  ketidaknormalan struktur jantung bawaan, karena turunan, atau dapat juga karena gaya  hidup  ( lifestyle ) yang  tidak  baik,  baik  dari  makanan, merokok, maupun ketidaktepatan dalam melakukan pekerjaan
berat  maupun  olahraga  [1].  Penyakit  jantung  dikelompokkan menjadi beberapa jenis berdasarkan kerusakan atau abnormalitas  yang  dialami  maupun  penyebabnya  [2],  yaitu sebagai berikut.
1) Penyakit  Jantung  Koroner: Penyakit  ini  umumnya diakibatkan oleh gaya hidup yang tidak baik. Jantung koroner diakibatkan  adanya  penyumbatan  karena  penumpukan kolesterol  pada  pembuluh  darah,  terutama  pada  pembuluh darah  arteri.  Penyumbatan  ini  akan  mengakibatkan  kinerja jantung terganggu.
2) Penyakit  Jantung  Bawaan: Penyakit  jantung  bawaan umumnya  dialami  sejak  lahir.  Penyakit  ini  disebabkan  oleh adanya  ketidaknormalan  struktur  jantung,  seperti  tidak sempurnanya dinding maupun katup jantung.
3) Aritmia: Aritmia merupakan penyakit yang mengakibatkan  ritme  jantung  terganggu.  Banyak  hal  yang mengakibatkan ketidaknormalan ini, misalnya pola hidup yang tidak  baik,  kebiasaan  berolahraga  yang  tidak  tepat,  serta kelainan genetika maupun usia.
4) Endokarditis: Endokarditis  diakibatkan  oleh  terjadinya infeksi pada lapisan dalam jantung yang disebut endocardium . Jika  tidak  segera  ditangani,  kondisi  ini  dapat  mengakibatkan kerusakan pada katup dan juga stroke .

## A. Elektrokardiograf (EKG)
Seluruh  kelainan  di  atas  dapat  dideteksi  melalui  rekam jantung atau disebut elektrokardiograf (EKG). EKG merupakan alat yang dapat merekam aktivitas jantung dengan meletakkan beberapa elektrode pada area thorax . Rekaman yang dihasilkan akan  menggambarkan  aktivitas  jantung  yang  terjadi  sehingga juga mampu merekam ketidaknormalan yang ada.
Sinyal  EKG  merupakan  sinyal  yang  dihasilkan  oleh  tubuh akibat bio-electrode yang  terjadi  dalam  tubuh.  Sinyal  EKG yang ditangkap elektrode umumnya memiliki tegangan 2 mV [3].  Oleh  karena  itu,  diperlukan  penguat  dan  pengondisian sinyal  yang  memadai  agar  didapatkan  hasil  yang  informatif. Lemahnya  tegangan  yang  dihasilkan  membuat  pengolahan sinyal yang dilakukan harus akurat agar menonjolkan informasi yang penting, tetapi dapat menekan derau ( noise ) yang terbawa yang kemungkinan memiliki tegangan lebih besar.
Untuk  mendapatkan  sinyal  aktivitas  jantung,  diperlukan perekaman  dari  berbagai  sisi.  Seperti  orang  terkenal  yang hendak  diabadikan  dari  beberapa  sisi,  maka  jantung  pun diibaratkan demikian. Perekaman beberapa sisi diperlukan agar diperoleh aktivitas jantung seutuhnya sebanyak dua belas lead , yaitu enam lead pada frontal plane (FP), dan enam lead pada horizontal  plane (HP).  FP  terdiri  atas  tiga lead bipolar  yang disebut dengan segitiga Einthoven, yaitu sebagai berikut [4].
1,2 Departemen Teknik  Elektro dan Informatika, Sekolah Vokasi, Universitas Gadjah Mada, Bulaksumur, 55582 Sleman, INDONESIA (tlp: 0274-541020;
e-mail:
ratna.lestari@ugm.ac.id,
imroatul.hudati@ugm.ac.id)
[Diterima: 23 Desember 2021, Revisi: 31 Desember 2021]
1. Lead I, yaitu beda potensial antara tangan kiri (LA) dan tangan kanan (RA).
2. Lead II, yaitu beda potensial antara tangan kanan (RA) dan kaki kiri (LL).
3. Lead III,  yaitu  beda  potensial  antara  tangan  kiri  (LA) dan kaki kiri (LL).
Kemudian  tiga lead lainnya  adalah lead monopolar ,  yaitu VR  (bahu  kanan),  VF  (kaki  kiri),  dan  VL  (bahu  kiri).  Ketiga lead ini memiliki lead positif yang merekam titik pusat jantung dan juga lead negatif yang mengukur dari pusat jantung ke arah sebaliknya, sebagaimana ditunjukkan pada Gbr. 1 [5].
Sementara  itu,  pada  HP  terdapat  enam lead ( precordial leads )  yang  juga  merekam  aktivitas  jantung,  seperti  yang terlihat pada Gbr. 2 [4]. Seluruh perekaman ini nantinya akan dapat  memproyeksikan  kegiatan  jantung  dari  sisi  depan, sehingga EKG dapat digunakan untuk mendeteksi ketidaknormalan yang terjadi pada jantung [6].
Sinyal  EKG  memiliki  beberapa  bagian  yang  dapat merepresentasikan  aktivitas  jantung,  mulai  dari  masuknya darah  ke  dalam  atrium  sampai  dengan  memompanya  keluar jantung menuju paru-paru maupun seluruh tubuh. Sinyal EKG terdiri atas beberapa bagian dengan lima komponen utama yang besar  tegangannya  berbeda-beda  sesuai  dengan  aktivitas biopotensial yang dihasilkan oleh jantung [7].
Gbr.  3  dan  Gbr. 4  [8]  menjelaskan  aktivitas  polarisasi  dan depolarisasi yang dilakukan oleh jantung sehingga menghasilkan  sinyal  EKG  yang  terdiri  atas  hal-hal  sebagai berikut [9].
1) Gelombang P: Gelombang ini pada umumnya berukuran kecil,  yang  merupakan  depolarisasi  dari  atrium  atas  respons dari sinoatrial node ( SA node ). Tegangan yang dihasilkan oleh gelombang  ini  kurang  lebih  sebesar  0,1  mV.  Kelainan  pada atrium akan menyebabkan kelainan pada gelombang ini.
Gbr. 1 Lead pada frontal plane .
Gbr. 2 Precordial leads .
2) Interval  PR: Interval  ini  merupakan  garis  isoelektrik yang  menghubungkan  gelombang  P  dan  gelombang  QRS. Gelombang ini menggambarkan aktivitas listrik dari atrium ke ventrikel,  yaitu  mengisi  ventrikel  dengan  darah.  Gangguan konduksi  dari  atrium  ke  ventrikel  akan  menyebabkan perubahan pada segmen PR.
3) Gelombang QRS: Gelombang kompleks QRS ialah suatu kelompok  gelombang  yang  merupakan  hasil  depolarisasi ventrikel  kanan  dan  kiri.  Gelombang  ini  menghasilkan biopotensial sampai dengan maksimal 2,0 mV.
4) Interval ST: Segmen ini merupakan garis isoelektrik yang menghubungkan kompleks QRS dan gelombang T.
5) Gelombang  T: Gelombang  T  merupakan  potensial repolarisasi ventrikel kanan dan kiri. Tegangan yang dihasilkan sedikit lebih besar dari gelombang P, yaitu sampai 0,2 mV.

## B. Aritmia
Aritmia  merupakan  gangguan  yang  terjadi  pada  ritme jantung. Penderita aritmia akan mengalami ritme jantung yang tidak normal, dapat lebih cepat, lebih lambat, maupun berubah-
ubah.  Kondisi  aritmia  umum  terjadi  meskipun  pada  jantung yang  sehat.  Namun,  jika  terjadi  terus-menerus  atau  berulang, aritmia dapat menandakan adanya masalah pada organ jantung. Aritmia  dapat  terjadi  tanpa  adanya  gejala  sehingga  tidak disadari oleh penderitanya,  tetapi dapat juga bergejala seperti pusing, cepat lelah, maupun nyeri dada [10].
Detak  jantung  atau heart  rate (HR)  normal  untuk  orang dewasa berkisar antara 60 sampai dengan 100 detak per menit, bergantung  pada  aktivitas  yang  dijalankan.  Pada  atlet  yang rutin  melakukan  latihan  aktivitas  fisik,  detak  jantung normalnya berkisar antara 40 sampai dengan 60 detak per menit [11].  Pada  kondisi  normal,  jantung  akan  otomatis  berdetak lebih cepat ketika beraktivitas berat, seperti berolahraga, karena memerlukan  lebih  banyak  oksigen.  Kemudian,  pada  kondisi beristirahat,  jumlah  detak  per  menit  akan  berkurang.  Pada orang yang mengalami gangguan ritme jantung, kondisi ritme tidak akan terkait dengan aktivitas yang dilakukan. Perubahan ini  dikaitkan  dengan  perubahan  jaringan  dan  aktivitas kelistrikan di dalam jantung [12].
Aritmia juga umum diderita oleh atlet yang umumnya adalah laki-laki dan berusia muda [13]. Aktivitas atlet yang umumnya adalah  kegiatan  berat  mengakibatkan  dinding  jantung  lebih kuat  daripada  orang  yang  kurang  berolahraga  [14].  Kegiatan atlet  yang  berubah-ubah  dengan  beban  aktivitas  yang  besar memicu ritme jantung yang tidak stabil.
Ditinjau  dari  sinyalnya,  aritmia  dapat  terlihat  dari ketidaknormalan  HR  (per  menit)  dalam  durasi  rekaman  yang cukup panjang. Jika dilihat dari teori terjadinya aritmia dan juga jumlah detak yang lebih atau kurang dari normal, gelombang QRS  atau  puncak  gelombang  R  akan  terlihat  lebih  rapat ataupun lebih renggang karena ritme yang tidak normal, yang akan mengakibatkan interval RR, yaitu jarak gelombang R ke R,  akan  tinggi  variasinya  dibandingkan  dengan  interval  RR orang sehat [15]. Terdapat beberapa jenis aritmia yang sering ditemukan, yaitu yang akan berdampak pada sinyal EKG.
1) Atrial  Fibrillation  (A-Fib): Atrial  fibrillation ( A-Fib ) adalah  kondisi  ketika  jantung  berdetak  lebih  cepat  dan  tidak teratur  yang  dapat  mengakibatkan  penggumpalan  darah, kegagalan  jantung,  dan  komplikasi  lainnya.  Pada  kondisi normal, jantung akan berkontraksi dan relaksasi dengan ritme yang  normal,  tetapi  pada  kondisi A-fib ,  atrium  tidak  bekerja dengan  baik  untuk  meneruskan  ke  ventrikel  [16].  Akibatnya, timbul  sinyal  getaran  yang  ditangkap  oleh  EKG.  Kondisi  ini akan menyebabkan pemompaan darah tidak sempurna. Dilihat dari  sinyal  EKG-nya,  penderita A-fib umumnya  memiliki amplitudo gelombang P yang sangat rendah atau bahkan tidak terlihat, sebagaimana ditunjukkan pada Gbr. 5 [17].
2) Atrioventricular  Block  (AV  Block): Atrioventricular block ( AV block ) atau heart block yaitu kondisi ketika terjadi delay atau  gangguan  pada  transmisi  sinyal  ketika  jantung mendistribusikan  darah  dari  atrium  ke  ventrikel.  Akibatnya, detak menjadi lambat atau terlewatkan [18]. Terdapat beberapa tipe dari AV block , tergantung pada keparahan dan gejala yang dialami.  Jika block yang  terjadi  terhitung  jarang,  maka  dapat digolongkan  ringan.  Namun, block yang  sering  terjadi  dan dalam durasi yang panjang akan mengakibatkan gagal jantung
Gbr. 3 Aktivitas jantung dan sinyal EKG.
Gbr. 4 Bagian sinyal EKG.
[19],  karena  ketidaknormalan  listrik  yang  dihasilkan  akan berakibat  pada  sinyal  EKG  seperti  tampak  pada  Gbr.  6  [20]. Pada  beberapa  waktu,  sinyal  hilang  dan  tidak  terekam  oleh EKG.
3) Supraventricular Tachycardia: Supraventricular
Tachycardia ,  atau  sering  disebut paroxysmal ,  adalah  kondisi ketika  detak jantung terlalu cepat, yaitu di atas 100 detak per menit.  Ritme  jantung  diatur  oleh  nodus  sinus  yang  ada  pada atrium  kanan.  Nodus  akan  mengeluarkan  impuls  listrik  pada setiap  detak  jantung.  Jantung  berdetak  sangat  cepat  sehingga mengakibatkan  otot jantung mengendur di sela-sela kontraksi [16]. Apabila kondisi ini terjadi, dinding ventrikel tidak dapat berkontraksi secara sempurna sehingga mengganggu kebutuhan darah di sekuruh tubuh, terutama otak. Akibat dari gangguan ini adalah sinyal EKG penderita tachycardia berbeda dengan EKG orang normal, yaitu hampir tidak terlihat adanya sinyal  P  dan  interval  ST  yang  tidak  rata  ( flat ),  seperti ditunjukkan pada Gbr. 7 [17].
4) Bradycardia: Bradycardia merupakan kondisi sebaliknya  dari tachycardia ,  yaitu  HR  yang  lambat. Bradycardia sering ditemukan baik pada orang sehat maupun sakit. Jenis aritmia ini diakibatkan oleh disfungsi yang bersifat sementara. Bradycardia bersifat  asimtomatik  dan  bukan merupakan  gangguan  yang  berbahaya  [21].  Namun, ditemukannya bradycardia memungkinkan  adanya  gangguan organ  lain  selain  jantung,  seperti sleep  apnea .  Gangguan  ini akan  terlihat  pada  sinyal  EKG  yang  terekam,  sebagaimana terlihat pada Gbr. 8 [17].

## C. Tantangan Pendeteksian
Beberapa  riset  sudah  dilakukan  untuk  meneliti  cara pendeteksian  aritmia.  Meskipun  abnormalitas  dari  aritmia berkaitan  dengan  ritme,  sehingga  interval  merupakan  kunci pendeteksian, banyak komponen dari sinyal EKG lainnya yang dapat dijadikan fitur untuk pendeteksian aritmia [22]. Terlebih lagi,  gejala  atau  fitur  yang  mencirikan  aritmia  tidak  selalu tampak  selama  perekaman  [16].  Oleh  karena  itu,  diperlukan perekaman yang continuous dengan menggunakan alat seperti monitor Holter, yang tidak selalu ada di setiap rumah sakit. Kondisi  sinyal  jantung  seseorang  juga  sangat  dipengaruhi oleh  banyak  faktor  dari  subjek  tersebut,  seperti  usia,  gender, kondisi  fisik,  dan  juga  gaya  hidup.  Oleh  karena  itu,  ketika sebuah  data  digunakan  dalam  studi  dengan  objek  penelitian pada  kondisi  tertentu  dan  kemudian  diuji  coba  dengan  objek penelitian  yang  berbeda,  hasil  yang  didapatkan  tidak  sebaik ketika digunakan objek yang memiliki karakteristik yang sama. Maka,  dapat  disimpulkan  bahwa  akurasi  pendeteksian  masih kurang, ketika fungsi utamanya adalah menentukan diagnosis. Selain  fitur  objeknya,  hal  lain  yang  berpengaruh  adalah lingkungan  atau  kondisi  objek  ketika  direkam,  sedang beraktivitas atau beristirahat.
Kompleksnya  fitur  yang  dideteksi  akan  memengaruhi lamanya  komputasi,  sehingga  berdampak  pada  pendeteksian real time . Tantangan lainnya adalah data yang memiliki banyak derau sehingga diperlukan pre-processing yang memadai agar data yang didapatkan cukup informatif [23]. Ketika perekaman dilakukan  secara  langsung,  derau  dari  elektrode  sangat mungkin  terjadi,  yaitu  dari  pergerakan,  pernapasan,  maupun derau  dari  sumber  daya.  Selain  itu, dataset sekunder  yang tersedia  dan  digunakan  untuk  mendeteksi  aritmia  memiliki variasi kelas yang sangat luas, sehingga deteksi menjadi lebih sulit.
Beberapa literatur akademis terkait review aritmia juga telah dilakukan.  Salah  satunya  yaitu  menelaah  akurasi  pada perangkat  bergerak  ( mobile )  untuk  mendeteksi A-Fib [24]. Review dilakukan  dengan  melihat  teknologi  perangkat  keras
Gbr. 5 Sinyal EKG atrial fibrillation . Gbr. 6 Sinyal EKG AV block .
Gbr. 7 Sinyal EKG supraventricular tachycardia.
Gbr. 8 Sinyal EKG bradycardia .
yang  digunakan,  karakteristik,  dan  juga  akurasinya. Review yang dilakukan memberikan gambaran bahwa deteksi aritmia pada  perangkat  bergerak  sudah  mulai  diperhatikan,  terutama terhadap akurasinya. Review lainnya telah dilakukan terhadap penelitian  yang  menerapkan deep  learning untuk  melakukan klasifikasi  terhadap  beberapa  jenis  aritmia  [25].  Beberapa aritmia  yang  telah  dideteksi  oleh  penelitian-penelitian  yang telah  dilakukan  memiliki  ciri  masing-masing  dan  juga kelemahan serta keunggulannya. Review lainnya berfokus pada penggunaan basis data Maasachusetts Institute of Technology - Boston’s Beth Israel Hospital (MIT-BIH) dari Physionet untuk mendeteksi aritmia [23]. Review ini berfokus pada proses yang dilakukan  terhadap dataset MIT-BIH  dalam  mendeteksi aritmia. Basis data MIT-BIH merupakan data yang sangat kuat ( powerful ) dan  banyak  digunakan  pada  banyak  penelitian. Namun,  selain  keunggulannya  tersebut,  karena  usianya  yang cukup  lama,  banyak  data  yang  tidak  dapat  digunakan  secara optimal  sehingga  memengaruhi  hasil  pendeteksian  jika pre- processing tidak dilakukan dengan tepat.
Didasari  oleh  data  yang  telah  disebutkan  pada  bagian pendahuluan,  tujuan  dari  studi  ini  adalah  melakukan review terhadap  penelitian-penelitian  yang  telah  dilakukan  untuk mendeteksi aritmia, mulai dari data yang digunakan, fitur yang dideteksi, dan juga metode deep learning yang digunakan yang mengarah pada penerapan algoritme di wearable devices .

## II. M ETODOLOGI
Studi ini diawali dengan menelaah data yang digunakan pada penelitian  sebelumnya . Pencarian  literatur  dilakukan  dengan menggunakan  kata  kunci arrhythmia , detection ,  dan deep learning , yang  akan  mengarahkan  ke  beberapa  jurnal  teknik maupun kesehatan. Literatur yang diambil adalah literatur yang diterbitkan  dalam  lima  tahun  terakhir,  tetapi  tidak  menutup kemungkinan  ada  beberapa  literatur  yang  berumur  lebih  dari lima  tahun  untuk  mengetahui  basis  data  yang  digunakan ataupun  fitur  yang  diolah.  Literatur  dipisahkan  menggunakan tabel  terkait  komponen-komponen  yang  digunakan  di dalamnya. Komponen pertama yang ditelaah adalah basis data yang  digunakan  oleh  penelitian,  yaitu  data  primer  atau sekunder.  Selanjutnya,  fitur  EKG  yang  digunakan  ditelaah untuk  mengetahui  kompleksitas  dari  fitur  ketika  diolah, sehingga  berpengaruh  pada  komputasi  berikutnya.  Bagian terakhir  adalah review metode deep  learning yang  tepat diterapkan pada wearable devices . Review ini dilakukan dengan beberapa tahapan seperti ditunjukkan pada Gbr. 9.

## A. Basis Data
Penelitian yang telah dilakukan untuk deteksi aritmia adalah dengan  melakukan  studi  menggunakan  data  EKG  dari penderita  aritmia  dengan  perbandingan  terhadap  data  jantung tanpa  aritmia.  Beberapa  penelitian  menggunakan  data  yang diambil  dari  pasien  langsung  di  rumah  sakit  tertentu  [26]. Namun,  sebagian  besar  penelitian  yang  telah  dilakukan memanfaatkan data sekunder dari Physionet [27].
Physionet merupakan sebuah basis data yang dikembangkan oleh  National  Center  for  Research  Resources  of  the  National Institutes  of  Health.  Sumber  basis  data  ini  adalah  dari  dua
bagian yang dapat mendukung inovasi. Bagian pertama adalah PhysioBank  yang  merupakan  media  forum online untuk  para peneliti  bertukar  data,  sehingga  dapat  mendukung  penelitian dan mengajukan algoritme baru. Sementara itu, PhysioToolkit merupakan library yang  berisi  pemrosesan  sinyal  dan  juga analisis  teknik  yang  bersifat open-source .  Kedua  bagian  ini ditempatkan gratis pada sebuah web aplikasi gratis yang dapat mendukung berbagai level keahlian dan juga bidang ilmu [28].
Di dalam Physionet disediakan data yang dinamakan MIT- BIH,  yaitu  data  yang  bersumber  dari  Boston’s  Beth  Israel Hospital  (BIH),  yang  sekarang  berganti  nama  menjadi  Beth Israel  Deaconess  Medical  Center  yang  bekerjasama  dengan Maasachusetts Institute of Technology (MIT) sejak tahun 1975 untuk melakukan penelitian yang berhubungan dengan aritmia. Basis  data MIT-BIH  Arrhythmia merupakan  data  rekaman  48 jam aktivitas jantung dari 47 subjek. Subjek terdiri atas 25 pria dengan rentang usia 32 sampai dengan 89 tahun dan 22 wanita dengan rentang usia 23 sampai dengan 89 tahun. Sebanyak 60% dari  subjek  bukan  merupakan  pasien  di  BIH.  Rekaman dilakukan  dengan  dua channel ,  yang  pertama  adalah lead II pada FP dan yang kedua adalah V1 pada precordial leads [27]. Selain basis data MIT-BIH Arrhythmia , beberapa basis data dari  MIT-BIH  yang  terkait  dengan  aritmia  yang  juga  dapat digunakan adalah
• Long Term Atrial Fibrillation Database ,
• MIT-BIH Arrhythmia Database P-wave Annotation ,
• MIT-BIH Arrhythmia Atrial Fibrillation Database , dan
• MIT-BIH Noise Stress Test Database .
Data  pembanding,  yaitu  data  tanpa  aritmia,  didapatkan  dari basis data MIT-BIH Long Term ECG Database dan MIT-BIH Normal Sinus Rhythm Database (NSRD).
Selain  menggunakan  data  sekunder  yang  telah  tersedia, beberapa  penelitian  juga  menggunakan  data  yang  diambil langsung  dari  pasien,  seperti  data  yang  diambil  di  Shaoxing
Gbr. 9 Metode review yang dilakukan.
Pemilihan Jurnal Review Basis Data yang Digunakan Review Fitur yang Dideteksi
Review Metode Deep
Learning yang Digunakan
Kesimpulan
Hospital Zhejiang University [26] dan juga data dari Creighton University Ventricular Tachyarrhythmia (CUDB)  [29]. Untuk penelitian dengan tujuan aritmia tertentu dan dengan kerjasama penelitian  dengan  bidang  medis,  data  primer  akan  lebih  baik digunakan  agar  tidak  didapatkan  bias  dan  agar  pendeteksian lebih tepat dan akurat.

## B. Fitur Deteksi
Untuk  mendeteksi  aritmia,  terdapat  beberapa  fitur  dari rekam  EKG  yang  digunakan.  Umumnya,  aritmia  dapat dideteksi  dengan  menggunakan  HR  yang  tidak  beraturan, sehingga interval dari sinyal EKG merupakan fitur yang banyak digunakan  [30].  Seluruh  interval  dari  gelombang  EKG memiliki  potensi  dalam  pendeteksian  aritmia.  Lebih  spesifik, beberapa  penelitian  hanya  menggunakan  interval  RR  dengan mengabaikan  interval lainnya  [31].  Penelitian  menggunakan gelombang  R  sebagai  fitur  pendeteksiannya  akan  dapat mengurangi  biaya  dan  sesuai  untuk  diterapkan  pada  EKG mobile dan pendeteksian real time [32].
Namun,  beberapa  penelitian  juga  menggunakan  fitur lainnya,  seperti  gelombang  P,  yang  merupakan  sinyal depolarisasi dari atrium. Terlebih lagi, tachycardia atau aritmia dengan  ritme  yang  tinggi  ( high  rate )  umumnya  membuat gelombang  P  tidak  terlihat  karena  interval  RR  terlalu  rapat. Akan  tetapi,  pendeteksian  gelombang  P  juga  tidak  mudah karena gelombang P memiliki tegangan yang sangat kecil, tidak memiliki  karateristik  waktu  dan  frekuensi,  serta  memiliki variasi yang tinggi antar pasien [33].
Tidak  hanya  gelombang  P,  gelombang  T  juga  merupakan salah  satu  fitur  yang  dipilih  oleh  peneliti  untuk  mendeteksi aritmia  [34].  Pada  penelitian  ini  digunakan  fitur hybrid dari gelombang  T.  Gelombang  P  merupakan  depolarisasi  dari atrium,  sedangkan  gelombang  T  merupakan  repolarisasi  dari ventrikel  [35]. Kedua gelombang ini  berada  pada posisi yang bersebelahan,  sehingga  gelombang  T  juga  merupakan gelombang yang potensial untuk mendeteksi aritmia.
Penelitian  lainnya  menggunakan  bentuk  sinyal  EKG penderita  aritmia.  Fitur  bentuk  dari  sinyal  EKG  beberapa penderita  aritmia  digunakan  sebagai  masukan deep  learning [36].  Namun,  terdapat  tantangan  dalam  metode  pendeteksian menggunakan  fitur  bentuk,  yaitu  seringnya  terjadi  kesalahan dalam mendeteksi EKG dengan kondisi normal dan juga A-fib . Dari sejumlah 28 literatur, jumlah penelitian dengan berbagai metode dan fitur tertentu ditunjukkan pada Tabel I.

## C. Metode Deteksi Aritmia
Kompleksnya fitur untuk mendeteksi aritmia membuat para peneliti menerapkan deep learning sebagai metode pendeteksian.  Sebelum  diterapkan deep  learning ,  dilakukan pre-processing yang  dapat  membuat  pelatihan  lebih  optimal. Deep  learning yang  diterapkan  memiliki  berbagai  tujuan, seperti mendeteksi aritmia maupun mendeteksi beberapa jenis aritmia  [37].  Penelitian  ini  memanfaatkan artificial  neural network (ANN)  dengan multi  layer  perceptron (MLP). Algoritme  ini  berhasil  mengklasifikasi  sepuluh  jenis  aritmia dari 92 pasien. Penelitian ini juga melakukan beberapa variasi segmentasi dan menunjukkan bahwa fuzzy c-means clustering (FCM) dapat membantu mengurangi segmen yang sama pada
data  latih.  Penelitian  lainnya  mengklasifikasi  aritmia  dengan menggunakan algoritme hybrid support vector machine (SVM) dan dinilai dapat mengurangi kesalahan deteksi [38].
Selain  menggunakan  ANN,  penelitian  lain  memanfaatkan machine  learning dalam  mendeteksi  aritmia  menggunakan random  forest (RF) classifier dengan  mendekomposisi  sinyal EKG  menggunakan discrete  wavelet  transform (DWT)  ke dalam beberapa pita frekuensi. Akurasi yang didapatkan cukup baik,  tetapi  waktu  komputasi  dinilai  masih  tinggi.  Penelitian lainnya  menggunakan  domain  frekuensi,  yaitu  dengan mengekstrasi  sinyal  EKG  dengan Fourier  transform dan direpresentasikan  melalui  spektogram  [35].  Pendekatan pertama  adalah  dengan  menggunakan  SVM  dan  yang  kedua adalah  menggunakan convolutional  neural  network (CNN). Hasil dari metode CNN menunjukkan akurasi sebesar 93,16%, dengan  kelemahan  tidak  mampu  mendeteksi A-Fib dengan tepat [39].
Metode  yang  paling  banyak  ditemukan  untuk  mendeteksi aritmia  adalah  CNN,  yang  diklaim  dapat  mengurangi  banyak waktu  komputasi.  Salah  satunya  adalah  penelitian  yang bertujuan  mengklasifikasi  gangguan  dari  detak  jantung. Dengan  menggunakan  sembilan layer CNN,  dengan  data original dan data berderau, didapatkan akurasi sebesar 94,03% dan  93,47%  [40].  Selanjutnya,  peneliti  yang  sama mengembangkan  metodenya  dengan  mendeteksi  beberapa segmen  EKG  untuk  mendeteksi A-Fib , atrial  flutter ,  dan ventricular  fibrillation dengan  menggunakan  sebelas layer CNN.  Akurasi  yang  dihasilkan  adalah  92,05%  untuk perekaman  lima  detik  EKG  [41].  Metode  CNN  lainnya  juga diterapkan  untuk  mendeteksi ventricular  arrhythmia dan ventricular  tachycardia .  Data  yang  digunakan  dalam pendeteksian ini adalah rekaman dua detik EKG dengan sebelas layer CNN [42].
CNN  dan  MLP  juga  diterapkan  pada  penelitian  untuk mengklasifikasi  beberapa  jenis  aritmia.  Namun,  pada pendeteksiannya, AV block dan ventricular dinilai mengganggu network yang  telah  dibangun  sehingga  terjadi miss  detection . Akurasi yang didapatkan adalah sebesar 83,5% untuk CNN dan 88,7%  untuk  MLP  [36].  Pendekatan deep  learning lainnya dilakukan  pada  sebuah  penelitian  dengan  menggunakan  data dari MIT-BIH Arrhythmia dan diuji dengan beberapa algoritme classifier .  Penerapan deep  learning dinilai  sangat  efisien  dan juga dapat diandalkan tingkat akurasinya [31].
Penelitian  dengan  memanfaatkan deep  learning lainnya adalah  untuk  mendeteksi A-Fib menggunakan  CNN  dan recurrent neural networks (RNN). Fitur yang digunakan adalah interval  RR.  Algoritme  dibangun  dengan  menggunakan  basis data  dari  89  pasien  dan  kemudian  dilakukan  uji  coba  dengan data real  time .  Hasil  menunjukkan  akurasi  mencapai  98,96%
T ABEL I
F ITUR YANG D IGUNAKAN UNTUK M ENDETEKSI A RITMIA Fitur Jumlah Interval RR 8 Gelombang P 3 Gelombang R 2 Gelombang T 1 Semua komponen EKG 14
specificity dan  86,04%  sensitivitas.  Hasil  ini  dapat  menjadi pionir  bahwa  algoritme  yang  dihasilkan  dapat  diterapkan dengan  data real  time ,  tetapi  dengan  data  yang  lebih  besar untuk  menguji  ketepatannya  [43]. Deep CNN (DNN)  juga digunakan  untuk  mendeteksi  aritmia  dengan  menggunakan algoritme  optimalisasi  Bat-Rider  ( Bat-Rider  optimization algorithm , BaROA). Fitur Gabor terlebih dulu diekstraksi dari sinyal EKG, kemudian DNN diterapkan. Dengan menggunakan  data  dari MIT-BIH Arrhythmia ,  akurasi  yang didapatkan adalah 93,19% [30].
Tabel  II  menunjukkan  beberapa  jenis  kombinasi  metode yang berbeda dari penelitian terkini dengan menggunakan deep learning beserta  kelemahan  dan  kekurangannya.  Untuk penerapan pada wearable devices , hal yang perlu digarisbawahi adalah komputasi yang ringan, penggunaan data real time , dan akurasi yang memuaskan.

## D. Deteksi Real Time pada Wearable Device
Beberapa  penelitian  sudah  dilakukan  untuk  meneliti kemungkinan algoritme diterapkan pada data real time. Salah satu  contohnya  dengan  menggunakan multi-section  vector quantization (MSVQ)  dengan  tujuan  mengurangi  waktu komputasi. Namun, penelitian ini tidak memperhatikan akurasi, tetapi  hanya  berfokus  pada dataset yang  besar.  Data  yang digunakan  adalah  data  rekaman  MIT-BIH,  bukan  dengan menguji coba menggunakan data yang dinamis [45].
Sebuah penelitian dilakukan terhadap teknologi Kardia Band (KB)  yang  telah  dikenalkan  oleh  Food  and  Drug Administration  (FDA)  untuk  perusahaan  Apple  yang  mampu merekam  data  pasien  yang  hampir  sama  dengan lead I  FP selama 30 detik melalui satu strip saja [46]. KB diklaim dapat mendeteksi salah satu tipe dari aritmia, yaitu A-Fib . Penelitian dilakukan terhadap seratus pasien. Hasil yang didapatkan yaitu KB dibandingkan dengan hasil EKG memiliki 93% sensitivitas dan 84% specificity . KB dinilai mampu memisahkan antara A-
Fib dan sinus rhythm (SR) [46]. Sebuah review yang menelaah inovasi m-health dalam pendeteksian A-Fib menyatakan bahwa inovasi pendeteksian memang belum dapat melampaui akurasi yang diharapkan,  tetapi deteksi ini berguna untuk mendeteksi A-Fib dalam bentuk paroxysmal [47].
Sebuah  penelitian  lain  mengusulkan  metode  deteksi  real time  gelombang  R  ringan  untuk  sinyal  EKG exercise [32]. Max-min  threshold (MMT)  digunakan  untuk  mendeteksi gelombang  R  secara real  time sehingga  menghasilkan gelombang  kotak.  Hasil  menunjukkan  sensitivitas  sebesar 99,7%.  dengan  komputasi  yang  ringan  dengan  sedikit  derau. Hanya saja, uji coba dilakukan dengan data MIT-BIH, bukan data real yang  memungkinkan  ditemukannya  kelemahan lainnya [32].
Penerapan wearable device tentunya tidak lepas dari desain internet of things (IoT), baik dari sisi perangkat lunak maupun perangkat  keras.  Penelitian  yang  membandingkan deep learning ringan  dan machine  learning pada  pendeteksian menggunakan  perangkat  IoT  menunjukkan  bahwa deep learning lebih ringan dan menunjukkan komputasi yang baik di beberapa  perangkat  keras.  Namun,  uji  coba  yang  dilakukan menggunakan data dari MIT-BIH [48].
Di  masa  mendatang  teknologi wearable akan  semakin berkembang  dan  menghasilkan  deteksi  yang  semakin  baik. Dalam  pengembangannya,  tentu  akan  ada  berbagai  tantangan dan  juga  kekurangan,  tetapi  teknologi wearable dinilai  akan sangat membantu, baik untuk kebutuhan medis maupun untuk perbaikan  kualitas  hidup  yang  lebih  baik,  khususnya  untuk mendeteksi kegagalan jantung [49].

## III. P EMBAHASAN
Dari data-data yang digunakan, kebanyakan penelitian yang dilakukan menggunakan data dari Physionet, yang cukup kuat dengan  label  dan gold  standard yang  dapat  dijadikan  acuan. Selain itu, data Physionet terdiri atas data EKG normal dan juga
T ABEL II M ETODE DEEP LEARNING DAN AKURASI YANG DIDAPATKAN
Tahun Penelitian Metode Deep Learning Kelebihan Kekurangan 2020 [30] Deep CNN dengan BaROA optimization Akurasi yang baik yaitu 93,19%, sesitifitas 95% dan specificity 93,98%. Kurang dalam menangani fitur yang dinamis. 2020 [26] Deep CNN dan Max Pooling dari 12-lead data EKG Akurasi yang baik untuk tiap lead dan juga klasifikasi tipe aritmia. Data yang diproses bekerja pada 10 detik rekam EKG. 2019 [39] SVM dan CNN Akurasi yang baik, untuk SVM adalah 92,18% dan untuk CNN adalah 93,16%. Input CNN adalah konstruksi spektogram dari 6 detik rekam EKG dengan A-Fib . 2019 [43] CNN dan RNN Akurasi yang baik, 98,96% dengan menggunakan data real time. Data yang digunakan hanya 89 pasien dan khusus untuk A-Fib . 2018 [44] Deep CNN dengan Continous Wavelet Transform (CWT) Akurasi yang baik dengan menggunakan tiga basis data, yaitu MIT-BIH, INCART dan SVDB. Penggunaan CWT kurang tepat untuk mentrasformasi EKG. 2018 [36] CNN dan MLP Akurasi klasifikasi aritmia cukup baik. Data AV block dan ventricular mengganggu network yang dibangun. 2018 [42] CNN Mampu mendeteksi ventricular aritmia dan ventricular tachycardia yang mendadak. Berfokus pada shockable moment , sehingga data yang digunakan hanya dua detik. 2016 [35] Random Forest Classifier dan DWT Akurasi yang baik diatas 99%. Komputasi yang berat.
berbagai  tipe  aritmia.  Namun,  dalam pre-processing ,  proses segmentasi, hingga dapat diekstrak fiturnya, dibutuhkan usaha yang cukup berat. Selain itu, sebuah studi menyatakan bahwa data  dari  Physionet  tidak  berimbang.  Data  yang  disediakan cukup besar,  tetapi setelah dilakukan tahapan pre-processing , hanya  sebagian  kecil  data  yang  efektif  [23].  Oleh  karena  itu, dalam  penelitian  yang  dilakukan,  digunakan  beberapa  jenis data dan dikombinasikan.
Pada  kondisi  pemeriksaan  medis,  pasien  aritmia  diminta untuk  merekam  aktivitas  jantungnya  dalam  waktu  yang  lama menggunakan EKG maupun Holter, yaitu perekam EKG yang dapat dibawa selama 24 sampai dengan 72 jam.  Pendeteksian ini akan sangat membantu dalam merangkum data yang besar agar  dapat  dibuat  sebuah  diagnosis.  Selain  itu,  metode pendeteksian  aritmia  juga  sangat  tepat  jika  diterapkan  untuk pendeteksian dini. Aritmia bukan merupakan kelainan jantung yang  berakibat  fatal  dalam  waktu  singkat.  Namun,  jika  tidak diberikan  tindakan  segera,  aritmia  dapat  mengakibatkan ketidaknormalan,  tidak hanya  pada  jantung,  tetapi  juga organ lainnya. Oleh karena itu, deteksi cepat akan sangat bermanfaat, meskipun  pada  akhirnya  diagnosis  diserahkan  kepada  tenaga ahli.  Maka,  fitur  yang  potensial  digunakan  adalah  fitur  yang membutuhkan komputasi rendah.
Berdasarkan  fitur  yang  digunakan  dalam  pendeteksian, beberapa  penelitian  memanfaatkan  interval,  interval  dan amplitudo, maupun fitur yang diekstraksi pada domain lainnya. Semakin banyak fitur yang digunakan tentunya akan semakin baik,  tetapi  komputasi  akan  semakin  besar,  terlebih  lagi  jika data  yang  diambil  berada  pada  domain  waktu,  sedangkan algoritme pendeteksian dilakukan pada domain yang berbeda. Selain  waktu  komputasi  yang  tinggi,  konversi  ke  domain frekuensi juga akan mengakibatkan error ; terlebih lagi  sinyal EKG,  khususnya  untuk  penderita  aritmia,  memiliki  frekuensi yang tidak stabil.
Mengacu  pada  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat disimpulkan bahwa metode deep learning merupakan metode yang  cukup  kuat  dalam  mendeteksi  aritmia  karena  fitur  yang cukup kompleks yang dilibatkan dalam proses pelatihan. Deep learning tidak  hanya  diterapkan  pada  data  dalam  domain waktu,  tetapi juga  dalam domain frekuensi dan dalam bentuk citra yang telah diekstraksi.
Metode deep learning juga diterapkan pada beberapa proses, seperti  ekstraksi  fitur,  klasifikasi,  maupun  keduanya.  Metode yang paling banyak digunakan adalah CNN. Sebuah penelitian menerapkan  10.000  data  dari  dua  belas lead EKG  pasien  di Shaoxing  Hospital  [26].  CNN  digunakan  pada  fase pembelajaran dan menghasilkan akurasi tertinggi, yaitu hingga 96,13%.  Selain  itu,  CNN  juga  dinilai  dapat  digunakan  untuk pendeteksian real  time sebagaimana  penelitian  terkait  IoT dalam mendeteksi aritmia menggunakan smart watch [48]. Dari penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan CNN,  komputasi  menjadi  jauh  lebih  ringan  dan  juga  dapat diterapkan untuk data real time .
Data  yang  digunakan  untuk  penelitian wearable  devices dalam mendeteksi aritmia juga masih berupa data sekunder dari MIT-BIH, bukan dari data pasien. Dalam penerapan algoritme dengan  perangkat  kerjas  tertentu,  pastinya  akan  ditemukan permasalahan baru.

## IV. K ESIMPULAN
Studi  ini  memberikan  kesimpulan  untuk  beberapa  metode yang  telah  diimplementasikan  beserta  data  dan  fitur  yang dideteksi.  Tujuan  dari review ini  adalah  untuk  menelaah pengunaan  data,  fitur  yang  dideteksi,  dan  juga  metode deep learning untuk mendeteksi aritmia.
Data  yang  banyak  dipakai  pada  penelitian  sebelumnya bersumber dari Physionet, baik data EKG normal maupun EKG dengan  kelainan,  baik  aritmia  maupun  abnormalitas  lainnya. Namun, data Physionet merupakan data mentah yang kompleks sehingga  memerlukan pre-processing .  Fitur  yang  digunakan dalam penelitian juga beragam. Namun, tantangan yang lebih banyak dihadapi adalah kompleksitas fitur yang mengakibatkan  bertambahnya  waktu  komputasi  yang  cukup signifikan. Untuk penerapan pada wearable devices yang akan mendapatkan  masukan  data real  time dan  dengan  spesifikasi perangkat  keras  yang  terbatas , fitur  yang  paling  ringan  dan sangat  potensial  untuk  deteksi  aritmia  adalah  interval  RR dengan  analisis  pada  domain  waktu.  Sama  halnya  dengan metode deep  learning yang  diterapkan,  CNN  merupakan metode  yang  potensial  digunakan  untuk  pendeteksian  aritmia pada wearable devices karena komputasinya yang ringan dan cepat.
Masih banyak tantangan yang dihadapi dalam pendeteksian dengan wearable  devices .  Salah  satu  tantangan  yang  berat adalah  cara  mereduksi  kompleksnya  instrumentasi  medis dalam  kemasan  yang  kecil,  tetapi  dengan  tetap  menjaga akurasi,  juga  dengan  variasi  pemakaian pengguna  yang beragam. Namun, deteksi dini dengan memanfaatkan teknologi wearable akan  sangat  bermanfaat  di  masa  depan  dan  sangat mungkin  untuk  diwujudkan,  baik  untuk  keperluan  medis maupun pemantauan personal.

## K ONFLIK K EPENTINGAN
Penulis  menyatakan  bahwa  tidak  terdapat  konflik kepentingan, baik dalam keadaan tertentu maupun kepentingan pribadi yang akan memengaruhi representasi atau interprestasi dari hasil penelitian.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penelitian  ini  dapat  dilakukan  atas  dukungan  dari Departemen Teknik Elektro dan Informatika, Sekolah Vokasi Universitas Gadjah Mada.

## R EFERENSI
[1]  P.  Rossignol,  A.F.  Hernandez,  S.D.  Solomon,  dan  F.  Zannad,  “Heart Failure Drug Treatment,” Lancet , Vol. 393, No. 10175, hal. 1034–1044, 2019.
[2]  J. Mackay, G.A. Mensah, dan K. Greenlund, The Atlas of Heart Disease and Stroke . Jenewa, Swiss: World Health Organization, 2004.
[3]  M.B. Hossain, dkk., “An Accurate QRS Complex and P Wave Detection in  ECG  Signals  Using  Complete  Ensemble  Empirical  Mode Decomposition  with  Adaptive  Noise  Approach,” IEEE  Access ,  Vol.  7, hal. 128869–128880, 2019.
[4]  N.  Kakouros  dan  D.V  Cokkinos,  “Right  Ventricular  Myocardial Infarction:  Pathophysiology,  Diagnosis,  and  Management,” Postgrad. Med. J. , Vol. 86, No. 1022, hal. 719–728, 2010.
[5]  M.  Wasimuddin,  dkk.,  “Stages-based  ECG  Signal  Analysis  from Traditional  Signal  Processing  to  Machine  Learning  Approaches:  A
Survey,” IEEE Access , Vol. 8, hal. 177782–177803, 2020.
[6]  G.E. Burch, “History of Precordial Leads in Electrocardiography,” Eur. J. Cardiol. , Vol. 8, No. 2, hal. 207–236, 1978.
[7]  A.  Gacek,  “An  Introduction  to  ECG  Signal  Processing  and  Analysis,” dalam ECG  Signal  Processing,  Classification  and  Interpretation:  A Comprehensive Framework of Computational Intelligence , A. Gacek dan W. Pedrycz, Eds., London, Inggris: Springer London, 2012, hal. 21–46.
[8]  S.F.  Abtahi,  “Feasibility  of  Fetal  EEG  Recording,”  Master  thesis, Chalmers University of Technology, Göteborg, Sweden, 2012.
[9]  K.G. Reddy, P.A. Vijaya, dan S. Suhasini, “ECG Signal Characterization and Correlation to Heart Abnormalities,” Int. Res. J. Eng. Technol. , Vol. 4, No. 5, hal. 1212–1216, 2017.
[10]  B.  Jankowska-Polańska,  dkk.,  “Symptoms,  Acceptance  of  Illness  and Health-Related Quality of Life in Patients with Atrial Fibrillation,” Eur. J. Cardiovasc. Nurs. , Vol. 17, No. 3, hal. 262–272, 2018.
[11]  A.E.  Aubert,  B.  Seps,  dan  F.  Beckers,  “Heart  Rate  Variability  in Athletes,” Sport. Med. , Vol. 33, No. 12, hal. 889–919, 2003.
[12]  B.M. Pluim, A.H. Zwinderman, A. van der Laarse, dan E.E. van der Wall, “The  Athlete’s  Heart:  A  Meta-Analysis  of  Cardiac  Structure  and Function,” Circulation , Vol. 101, No. 3, hal. 336–344, 2000.
[13]  F. Furlanello dkk., “Atrial Fibrillation in Elite Athletes,” J. Cardiovasc. Electrophysiol. , Vol. 9, No. 8 Suppl, hal. S63-S68, 1998.
[14]  M.S. Link dan N.A.M. Estes, “Athletes and Arrhythmias,” J. Cardiovasc. Electrophysiol. , Vol. 21, No. 10, hal. 1184–1189, 2010.
[15]  C. Antzelevitch dan A. Burashnikov, “Overview of Basic Mechanisms of Cardiac Arrhythmia,” Card. Electrophysiol. Clin. , Vol. 3, No. 1, hal. 23- 45, 2011.
[16]  D. Ludhwani dan J.S. Wieters, Paroxysmal Atrial Fibrillation . Treasure Island,  AS:  StatPearls  Publishing,  2018.  Tanggal  akses:  15-Okt-021. [Online]. https://europepmc.org/article/nbk/nbk535439.
[17]  S.M.P.  Dinakarrao,  A.  Jantsch,  dan  M.  Shafique,  “Computer-Aided Arrhythmia Diagnosis  with Bio-Signal Processing: A Survey of Trends and Techniques,” ACM Comput. Surv. , Vol. 52, No. 2, hal. 1–37, 2019.
[18]  A.H.  Kashou,  A.  Goyal,  T.  Nguyen,  dan  L.  Chhabra, Atrioventricular Block . Treasure Island, AS: StatPearls Publishing, 2017. Tanggal akses: 15-Okt-2021. [Online]. https://europepmc.org/article/nbk/nbk459147.
[19]  Y. Lim, D. Singh, dan K.K. Poh, “High-Grade Atrioventricular Block,” Singapore Med. J. , Vol. 59, No. 7, hal. 346-350, 2018.
[20]  M.  Dohadwala,  F.  Kamili,  N.A.M.  Estes  3rd,  dan  M.  Homoud, “Atrioventricular  Block  and  Pause-Dependent  Torsade  de  Pointes,” HeartRhythm Case Rep. , Vol. 3, No. 2, hal. 115-119, 2017.
[21]  J.M. Mangrum dan J.P. DiMarco, “The Evaluation and Management of Bradycardia,” N. Engl. J. Med. , Vol. 342, No. 10, hal. 703–709, 2000.
[22]  (2016) “Basics of ECG- Interpretation of waves and intervals,” [Online], https://epomedicine.com/medical-students/ecg-interpretation-waves- intervals/, tanggal akses: 22-Jun-2021.
[23]  Z.F.M.  Apandi,  R.  Ikeura,  dan  S.  Hayakawa,  “Arrhythmia  Detection Using MIT-BIH Dataset: A Review,” 2018 Int. Conf. Comput. Approach Smart Syst. Design, Appl. (ICASSDA) , 2018, hal. 1–5.
[24]  G.D.  Giebel  dan  C.  Gissel,  “Accuracy  of  mHealth  Devices  for  Atrial Fibrillation Screening: Systematic Review,” JMIR Mhealth Uhealth , Vol. 7, No. 6, hal. 1-13, 2019.
[25]  Z. Ebrahimi, M. Loni, M. Daneshtalab, dan A. Gharehbaghi, “A Review on Deep Learning Methods for ECG Arrhythmia Classification,” Expert Syst. with Appl. X , Vol. 7, hal. 1-23, 2020.
[26]  O.  Yildirim,  dkk.,  “Accurate  Deep  Neural  Network  Model  to  Detect Cardiac  Arrhythmia  on  More  Than  10,000  Individual  Subject  ECG Records,” Comput.  Methods  Programs  Biomed. ,  Vol.  197,  hal.  1-12, 2020.
[27]  G.B. Moody dan R.G. Mark, “The Impact of the MIT-BIH Arrhythmia Database,” IEEE Eng. Med. Biol. Mag. , Vol. 20, No. 3, hal. 45–50, 2001.
[28]  A.L.  Goldberger  dkk.,  “PhysioBank,  PhysioToolkit,  and  PhysioNet,” Circulation , Vol. 101, No. 23, hal. e215–e220, Jun. 2000.
[29]  F.M.  Nolle,  dkk.,  “CREI-GARD,  a  New  Concept  in  Computerized Arrhythmia Monitoring Systems,” Comput. Cardiol. , Vol. 13, hal. 515– 518, 1986.
[30]  D.K.  Atal dan  M.  Singh,  “Arrhythmia  Classification  with  ECG  Signals Based  on  the  Optimization-Enabled  Deep  Convolutional  Neural Network,” Comput.  Methods  Programs  Biomed. ,  Vol.  196,  hal.  1-19, 2020.
[31]  G.  Sannino  dan  G.  De  Pietro,  “A  Deep  Learning  Approach  for  ECG- Based Heartbeat Classification for Arrhythmia Detection,” Futur. Gener. Comput. Syst. , Vol. 86, hal. 446–455, 2018.
[32]  Z. Zhang, Z. Li, dan Z. Li, “An Improved Real-Time R-Wave Detection Efficient Algorithm in Exercise ECG Signal Analysis,” J. Healthc. Eng. , Vol. 2020, hal. 1-7, 2020.
[33]  L.  Maršánová,  dkk.,  “Advanced  P  Wave  Detection  in  ECG  Signals During  Pathology:  Evaluation  in  Different  Arrhythmia  Contexts,” Sci. Rep. , Vol. 9, No. 1, hal. 1–11, 2019.
[34]  R. Nanjundegowda dan V.A. Meshram, “Arrhythmia Detection Based on Hybrid  Features  of  T-Wave  in  Electrocardiogram,” Int.  J.  Intell.  Eng. Syst. , Vol. 11, No. 1, hal. 153–162, 2018.
[35]  E.  Alickovic  dan  A.  Subasi,  “Medical  Decision  Support  System  for Diagnosis  of  Heart  Arrhythmia  Using  DWT  and  Random  Forests Classifier,” J. Med. Syst. , Vol. 40, No. 4, hal. 1-12, 2016.
[36]  S.  Savalia  dan  V.  Emamian,  “Cardiac  Arrhythmia  Classification  by Multi-Layer Perceptron and Convolution Neural Networks,” Bioengineering , Vol. 5, No. 2, hal. 1-12, 2018.
[37]  R.  Ceylan  dan  Y.  Özbay,  “Comparison  of  FCM,  PCA  and  WT Techniques for Classification ECG Arrhythmias Using Artificial Neural Network,” Expert Syst. Appl. , Vol. 33, No. 2, hal. 286–295, 2007.
[38]  A.J.  Joshi,  S.  Chandran,  V.K.  Jayaraman,  dan  B.D.  Kulkarni,  “Hybrid SVM  for  Multiclass  Arrhythmia  Classification,” 2009  IEEE  Int.  Conf. Bioinf., Biomedicine , 2009, hal. 287–290.
[39]  S.  Ross-Howe  dan  H.R.  Tizhoosh,  “Atrial  Fibrillation  Detection  Using Deep  Features  and  Convolutional  Networks,” 2019  IEEE  EMBS  Int. Conf. Biomed., Health Inform. (BHI) , 2019, hal. 1–4.
[40]  U.R.  Acharya,  dkk.,  “A  Deep  Convolutional  Neural  Network Model  to Classify Heartbeats,” Comput. Biol. Med. , Vol. 89, hal. 389–396, 2017.
[41]  U.R.  Acharya,  dkk.,  “Automated  Detection  of  Arrhythmias  Using Different  Intervals  of  Tachycardia  ECG  Segments  with  Convolutional Neural Network,” Inf. Sci. , Vol. 405, hal. 81–90, 2017.
[42]  U.R.  Acharya,  dkk.,  “Automated  Identification  of  Shockable  and  Non- Shockable Life-Threatening Ventricular Arrhythmias Using Convolutional  Neural  Network,” Futur.  Gener. Comput. Syst. ,  Vol. 79, hal. 952–959, 2018.
[43]  R.S. Andersen, A. Peimankar, dan S. Puthusserypady, “A Deep Learning Approach  for  Real-Time  Detection  of  Atrial  Fibrillation,” Expert  Syst. Appl. , Vol. 115, hal. 465–473, 2019.
[44]  M.M.  Al  Rahhal,  dkk.,  “Convolutional  Neural  Networks  for Electrocardiogram Classification,” J. Med. Biol. Eng. , Vol. 38, No. 6, hal. 1014–1025, 2018.
[45]  S. Chakroborty dan M.A. Patil, “Real-Time Arrhythmia Classification for Large Databases,” 2014 36th Annu. Int. Conf. IEEE Eng. Medicine, Biol. Soc. , 2014, hal. 1448–1451.
[46]  J.M. Bumgarner, dkk., “Smartwatch Algorithm for Automated Detection of Atrial Fibrillation,” J. Am. Coll. Cardiol. , Vol. 71, No. 21, hal. 2381– 2388, 2018.
[47]  T.  Ahmed,  dkk.,  “eHealth  and  mHealth  Initiatives  in  Bangladesh:  A Scoping Study,” BMC Health Services Research , Vol. 14, hal. 1-9, 2014.
[48]  S. Sakib, dkk., “A Proof-of-Concept of Ultra-Edge Smart IoT Sensor: A Continuous  and  Lightweight  Arrhythmia  Monitoring  Approach,” IEEE Access , Vol. 9, hal. 26093–26106, 2021.
[49]  A. Singhal dan M.R. Cowie, “The Role of Wearables in Heart Failure,” Curr. Heart Fail. Rep. , Vol. 17, No. 4, hal. 125–132, 2020.